[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/)
[](http://makeapullrequest.com)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
[](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD)
[](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# はじめての人工知能 - カリキュラム
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|:---:|
| AI For Beginners - _スケッチノート by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
12週間・24レッスンのカリキュラムで人工知能（AI）の世界を探求しましょう！ 実践的なレッスン、クイズ、実験を含みます。このカリキュラムは初心者向けで、TensorFlowやPyTorchなどのツールやAIの倫理にも触れています。
### 🌐 多言語対応
#### GitHub Actionによるサポート（自動化＆常に最新）
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](./README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **ローカルでクローンしたい場合は？**
>
> このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を含めずにクローンしたい場合はスパースチェックアウトを使ってください：
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
> cd AI-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
> ```
>
> **CMD (Windows):**
> ```cmd
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
> cd AI-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> これにより、より高速なダウンロードでコースを完了するのに必要なすべてが得られます。
**もし追加の翻訳言語のサポートをご希望の方はこちらをご覧ください：[supported languages](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
## コミュニティに参加しよう
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
## 学べること
**[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
このカリキュラムでは以下を学べます：
* 知識表現と推論の「古き良き」シンボリックアプローチを含む、様々な人工知能の手法 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* 現代AIの中核をなすニューラルネットワークと深層学習。これらの重要なトピックの基本概念を、人気のある2つのフレームワーク—[TensorFlow](http://Tensorflow.org)と[PyTorch](http://pytorch.org)—のコードを使って解説します。
* 画像とテキストを扱うためのニューラルアーキテクチャ。最新のモデルをカバーしますが、最先端技術については一部不足があるかもしれません。
* 遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムなど、あまり知られていないAIの手法。
このカリキュラムで扱わない内容：
> [Microsoft Learnコレクションで本コースの追加資料すべてを参照可能](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **ビジネスにおけるAI活用の事例**。Microsoft Learnの[ビジネスユーザー向けAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や、[INSEAD](https://www.insead.edu/)と協力して開発された[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の利用をお勧めします。
* クラシックな機械学習。これは[Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)で詳しく説明されています。
* [Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)を使った実践的なAIアプリケーション。これについては、Microsoft Learnの[ビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure OpenAI Serviceを使った生成AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)などのモジュールから始めることを推奨します。
* [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)のような特定のMLクラウドフレームワーク。これらでは[Azure Machine Learningで機械学習ソリューションを構築・運用する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や[Azure Databricksで機械学習ソリューションを構築・運用する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の学習パスを活用しましょう。
* 対話型AIやチャットボット。別途[対話型AIソリューションを作成する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあり、詳細は[このブログ記事](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)も参照できます。
* 深層学習の背後にある高度な数学。これには、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)（オンライン版も [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)）をお勧めします。
_クラウドにおけるAI_ の基礎的な導入には [Azureで人工知能の基礎を学ぶ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあります。
# コンテンツ
| | レッスンリンク | PyTorch/Keras/TensorFlow | ラボ |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------: | -------------------------------------------------------------- |
| 0 | [コースセットアップ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [開発環境のセットアップ](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI入門**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AIの紹介と歴史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **シンボリックAI** |
| 02 | [知識表現とエキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [エキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [オントロジー](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念グラフ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [ニューラルネットワークの紹介](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [パーセプトロン](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [実習](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層パーセプトロンと独自フレームワークの作成](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [実習](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [フレームワーク入門（PyTorch/TensorFlow）と過学習](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [実習](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [コンピュータビジョン](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Microsoft Azureでのコンピュータビジョンの探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [コンピュータビジョン入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [ノートブック](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [畳み込みニューラルネットワーク](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNNアーキテクチャ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [事前学習済みネットワークと転移学習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) と [トレーニングのコツ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [オートエンコーダーとVAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [敵対的生成ネットワークとアーティスティックスタイル転送](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物体検出](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [セマンティックセグメンテーション。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [自然言語処理](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Microsoft Azureでの自然言語処理の探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [テキスト表現。BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [セマンティック単語埋め込み。Word2VecとGloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [言語モデル。独自の埋め込みのトレーニング](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [実習](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [リカレントニューラルネットワーク](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [生成的リカレントネットワーク](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [実習](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [トランスフォーマー。BERT](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [固有表現抽出](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [実習](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大規模言語モデル、プロンプトプログラミングと少数ショットタスク](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **その他のAI技術** || |
| 21 | [遺伝的アルゴリズム](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [ノートブック](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深層強化学習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [実習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [マルチエージェントシステム](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI倫理** | | |
| 24 | [AI倫理と責任あるAI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 責任あるAI原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | エクストラ | | |
| 25 | [マルチモーダルネットワーク、CLIPとVQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [ノートブック](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 各レッスンには
* 事前学習資料
* フレームワーク（**PyTorch** または **TensorFlow**）に特化した実行可能なJupyterノートブック。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともどちらか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）を一通り学習する必要があります。
* 一部のトピックには、学んだ内容を特定の問題に適用する機会を提供するラボがあります。
* 一部のセクションには関連トピックを扱う[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)モジュールへのリンクがあります。
## はじめに
### 🎯 AI初心者の方はこちらから！
AIがまったく初めてで、手を動かして学べる簡単な例を探している場合は、[初心者向けの例](./examples/README.md)をご覧ください。以下の内容が含まれています：
- 🌟 **Hello AI World** - はじめてのAIプログラム（パターン認識）
- 🧠 簡単なニューラルネットワーク - ニューラルネットワークをゼロから構築
- 🖼️ 画像分類器 - 詳細なコメント付きで画像を分類
- 💬 テキスト感情分析 - ポジティブ・ネガティブなテキストを分析
これらの例は、カリキュラム全体に進む前にAIの基本概念を理解するのに役立つよう設計されています。
### 📚 フルカリキュラムのセットアップ
- 開発環境のセットアップを支援する[セットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/setup.md)を作成しています。
- 教育者向けに[カリキュラムセットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)もご用意しています！
- VSCodeやCodespaceでの[コードの実行方法](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
以下の手順に従ってください：
リポジトリのフォーク：このページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリのクローン：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
後で見つけやすいように、☆（スター）を忘れずに付けてください。
## 他の学習者と交流
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを得られる[公式AI Discordサーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)に参加しましょう。
製品に関するフィードバックや質問がある場合は、[Azure AI Foundry 開発者フォーラム](https://aka.ms/foundry/forum)をご利用ください。
## クイズ
> クイズについての注意：全てのクイズは etc\quiz-app フォルダーの Quiz-app 内に含まれています。また、[オンライン版](https://ff-quizzes.netlify.app/)もあります。レッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。順次ローカライズが進められています。
## ご協力のお願い
提案やスペルミス、コードの誤りを発見した場合は、Issueの提出やプルリクエストをお寄せください。
## 特別な感謝
* **✍️ 主執筆者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 編集者:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 スケッチノートイラストレーター:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ クイズ作成者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 コア貢献者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## その他のカリキュラム
当チームは他のカリキュラムも制作しています！こちらもご覧ください：
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agents
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### ジェネレーティブAIシリーズ
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### コア学習
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Copilotシリーズ
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
## ヘルプを得る
AIアプリの開発で行き詰まったり質問があれば、MCPに関する議論で経験豊富な開発者や他の学習者と交流しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
製品に関するフィードバックや開発中のエラーがある場合は以下へ：
[](https://aka.ms/foundry/forum)
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**免責事項**:
本書類はAI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な表現が含まれる場合があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用に起因するいかなる誤解や誤訳についても責任を負いかねます。